《有意思小周刊 No.163》是由强少整理的技术资讯合集。本期重点推荐了六篇深度技术文章：首先是淘宝订单列表的性能与稳定性优化实践，涵盖预请求与多级缓存策略；其次是关于 AI Coding 的长文，深入探讨了 Token 计算、Codebase 索引等底层机制及实战技巧；接着介绍了基于 MCP 架构的 AI 编程工具数据采集方案；此外还对比了 Manus 与 Cursor 在上下文工程（Context Engineering）上的差异；最后分享了去哪儿网 RN 转 QTaro 的多端复用实战，以及大模型安全对抗性测试的系统化框架。整体内容聚焦于前端性能优化、AI 辅助开发工具链及大模型安全等热门领域。
「有意思小周刊」是我利用零碎时间，梳理记录一周的日常阅读与思考内容。目的是为以后更好构建自己知识体系，也为了将这些内容分享给你。
以下是这期值得关注的内容
📰 推荐阅读
1. 淘宝订单列表体验优化实践
2. AI Coding 长文分享：如何真正把工具用起来，从原理到实践
3. 告别碎片化日志：一套方案采集所有主流 AI 编程工具
4. 看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
5. 1端开发6端复用:去哪儿RN转QTaro实战经验分享
6. 大模型安全对抗性测试技术
▌淘宝订单列表体验优化实践
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sXnzwO4aGWi4E9rPS1Twrw
本文系统介绍了电商平台订单列表在性能、交互和稳定性三方面的优化实践：通过双层预请求策略与多级缓存体系提升首屏加载速度；采用多实例架构实现 Tab 间状态保持与流畅切换；并通过缓存复用、并发控制和多实例管理等手段有效治理白屏问题。整体优化显著提升了缓存命中率、渲染性能和用户体验，为复杂业务场景下的体验升级提供了可复用的方法论。
▌AI Coding 长文分享：如何真正把工具用起来，从原理到实践
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MjBVTfo6Kp2RDG6v46_BPA
本文从原理到实践系统地分享了如何高效使用AI编程工具。涵盖其底层机制（如Token计算、工具调用、Codebase索引与Merkle Tree）、提升对话质量的方法（如规则设置、渐进式开发）、实际应用场景（如代码检索、绘图生成、问题排查），并推荐了结合AI的编码最佳实践，包括文档、注释、命名规范和安全合规，旨在帮助不同经验水平的开发者真正把AI工具用好。
▌告别碎片化日志：一套方案采集所有主流 AI 编程工具
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/91Dg5N35Lk1N_WTw78wGdg
在AI编程工具快速普及的今天，如何有效采集和分析AI代码生成数据成为了一个重要课题。我们设计并实现了一套基于MCP（Model Context Protocol）架构的多AI工具代码采集方案，支持claude-code、iflow、codex等CLI工具以及qoder IDE。这套方案具有轻量化、用户无感、可扩展等特点，目前已经和Aone团队合作，数据将自动采集到Aone的日志平台用作团队AI采纳率数据加工的基础。当前已支持claude-code、codex、gemini、ykcli、iflow/iflow-aone、qwen-code、qoder等工具，平台覆盖 macOS + Windows。
▌看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获：避免 Context 的过度工程化才是关键
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dG3e8D3IqGsRxOvhit1Dow
本文对 Manus 与 Cursor 两家在上下文工程领域的实践进行对比梳理，提出核心思路是通过高效的上下文管理与灵活的行动空间，避免上下文过度工程化，同时通过多 Agent 协作与外部环境来提升模型性能与可扩展性，强调“动态发现”和“以外部环境丰富信息”来支持 Agent 的工作。
▌1端开发6端复用:去哪儿RN转QTaro实战经验分享
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/RZUkivD-mefmsmVHlT50lw
本文介绍去哪儿前端团队将 RN 项目迁移至 QTaro 的实践经验，聚焦“一套代码实现六端复用”的技术方案、工具链设计、组件与业务差异的抹平以及迁移过程中的挑战与收获，强调通过 RN 转多端的路径以降低成本、提升效率，并以实际指标（代码复用度、节约人力、解决小程序 Size 限制等）展示成效与不足。
▌大模型安全对抗性测试技术
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/GGz1Saqr3ilDy5Q-MUH1FA
本文提出一个面向大模型（LLM）安全对抗的系统化测试框架，聚焦可复现、可量化的攻击测试体系、自动化对抗样本进化与评估方法，以及面向实际业务环境的工具链安全评估。通过建立LLM威胁模型、攻击类型、自动化生成与筛选机制，以及对抗进化引擎与测试平台的搭建，力图实现对越狱、隐私信息泄露、代理化执行、工具链滥用等多维风险的全面评估，并提出以自动化、模块化、可扩展的测试流程来持续追踪与提升对抗性测试水平。